基于马尔可夫决策过程的电动汽车充电行为分析

针对电动汽车充电行为不确定性问题,建立了基于出行链理论的电动汽车出行及电池电量变化模型,提出了引入马尔可夫决策过程（Markov decision processes, MDP）的电动汽车用户充电行为分析方法。该方法将用户充电行为作为马尔可夫决策集,根据车辆在各区域间的转移概率构造状态转移矩阵,设置用户满意度指标作为决策过程报酬函数,通过求解有限阶段总报酬准则得到电动汽车用户在每个决策点处的最优充电决策。算例部分根据抽取电动汽车特征量数据进行马尔可夫决策过程仿真,得出充电负荷的时间与空间分布情况,通过与传统蒙特卡洛方法进行对比表明该文所提方法可以较好地模拟用户整个出行过程中的充电行为,反映充电需求的时空分布特点;同时,分析了不同区域、不同停车时长情况下电动汽车的不同充电行为,能够为电动汽车充电桩的规划建设提供参考。     

居民小区电动汽车光伏充电站三分段能量管理策略

针对光伏充电站运行中的能量管理问题展开研究。介绍了光伏充电站的典型结构;分析了居民小区电动汽车充电行为,并建立了电动汽车充电负荷简化模型;基于分时电价和居民小区负荷特性,以充电站的购电费用、光伏利用率及电网峰谷差为主要衡量标准,提出以光伏充电站为主体的三分段能量管理策略。结合具体算例,在不同日照条件下验证所提策略的合理性、有效性。仿真结果表明,采用三分段能量管理策略能够对站内电动汽车进行有序充电管理的同时消纳本地光伏出力,并缩小电网峰谷差。所提策略算法简单,效果明显,不依赖预测数据,易于工程应用。     

基于FESS的电动汽车快速充电站能量缓冲系统

提出一种基于飞轮储能系统(FESS)的快速充电站能量缓冲系统,一方面利用FESS代替传统电池储能系统(BESS),实现快速充电站可靠功率缓冲;另一方面,利用直流母线电压作为交互介质,提出一种分布式总线信号(DBS)控制方法,摒弃传统集中控制中的通信总线,实现了能量网和信息网的双网融合。首先建立了基于FESS的快速充电站数学模型。其次,分析了DBS控制目标、工作原理及飞轮惯量选取原则。再次,对FESS能量缓冲系统进行小信号稳定性分析。最后,搭建测试样机论证了所提方法的可行性和有效性。     

基于SAE-ELM的电动汽车充电站负荷预测模型

电动汽车(electric vehicle,EV)用户充电行为在时间和空间上的随机性增加了EV充电站负荷预测的难度,为此以提高负荷预测的准确度为目的,通过改进深度学习中的栈式自编码器提出栈式自编码器-极限学习机(SAE-ELM)的混合模型,并深入研究EV与电网的交互模式;综合考虑影响充电站负荷量的关键因素,如历史负荷、环境、日类型等,对某地充电站进行短期负荷预测并验证;最后与SAE-BP、ELM算法做对比实验,实验结果表明SAE-ELM对充电站的短期负荷预测更加有效准确,更有利于电网稳定运行。     

基于引力模型的电动汽车充电站选址规划

作为电动汽车的配套设施,充电站的收益与服务的电动汽车的数量及其充电次数有关,而电动汽车的数量及充电次数会受到充电站使用便捷性的影响。为了解决此问题,本文分析了充电站等级、电动汽车规模以及距离之间的相互影响关系,得到了充电站与电动汽车之间的相互吸引模型,在考虑相互影响的基础上,得到电动汽车数量发展的引力模型函数;定义充电便捷性函数,得到了充电次数和便捷性之间的引力关系,在此基础上得到考虑未来发展的电动汽车充电站规划模型。最后,采用微分进化算法对建立的模型进行求解,针对某一具体算例进行了仿真分析,结果表明,本文选址规划符合实际,为充电站的选址规划提供了参考。     

电动汽车充电站充电模式探讨

介绍了电动汽车充电模式,结合内蒙古乌海市地区特点和交通发展状况提出了3个阶段的建设规划:第1阶段,建议建设2座机械快换充电站,并且在其中建设一部分快充装置;第2阶段,海勃湾区需要配置7座快速充电站,乌达区需要配置7座快速充电站;第3阶段,海勃湾区—乌达区之间建设2对充电站,海勃湾区—海南区之间建设2对充电站。并建议充电站充电模式采用以机械充电与快速充电有机结合的方式。     

电动汽车充电站充电模式探讨

介绍了电动汽车充电模式,结合内蒙古乌海市地区特点和交通发展状况提出了3个阶段的建设规划：第l阶段,建议建设2座机械快换充电站,并且在其中建设一部分快充装置;第2阶段,海勃湾区需要配置7座快速充电站,乌达区需要配置7座快速充电站;第3阶段,海勃湾区一乌达区之间建设2对充电站,海勃湾区一海南区之间建设2对充电站。并建议充电站充电模式采用以机械充电与快速充电有机结合的方式。     

电动汽车充电站研究现状综述

介绍了国内及国外电动汽车充电站发展的现状及规划,讨论了电动汽车的充电方式及充电站的组成,并分析了制约电动汽车充电站发展的因素。     

基于用户出行需求的电动汽车充电站规划

结合出行链的概念,对电动汽车(EV)一周的出行活动及充电过程进行动态仿真。在此基础上,提出一种基于用户出行需求的EV充电站优化规划模型。该模型考虑充电站布局对EV充电需求空间分布的影响,以EV群体空驶成本最小化为目标进行充电站选址,以充电站的周最大充电负荷确定建设容量,并选取建设成本最小和充电桩利用率最大的规划方案,兼顾运营商和EV用户的利益。以一个典型的城区为例,验证了该规划模型的可行性和有效性。     

基于分层强化学习的电动汽车充电引导方法

为了有效解决电动汽车充电目的地优化和充电路径规划问题,以及充电引导的在线实时决策问题,建立了考虑多种不确定因素的电动汽车充电引导双层优化模型,提出了一种基于分层增强深度Q网络强化学习(HEDQN)的电动汽车充电引导方法。所提HEDQN算法采用基于Huber损失函数的双竞争型深度Q网络算法,并包含2层增强深度Q网络(eDQN)算法。上层eDQN用于对电动汽车充电目的地的优化;在此基础上,下层eDQN用于对电动汽车充电路径的实时优化。最后,在某城市交通网络中对所提HEDQN算法进行仿真验证,仿真结果表明相比基于Dijkstra最短路径的就近推荐算法、单层深度Q网络强化学习算法和传统的分层深度Q网络强化学习算法,所提HEDQN算法能够有效降低电动汽车充电费用,实现电动汽车在线实时的充电引导。此外还验证了所提HEDQN算法在仿真环境变化后的适应性。     

基于深度强化学习的电动汽车充电调度算法研究进展

对电动汽车的充电过程进行优化调度有利于电网安全稳定运行,提升道路通行效率,提高可再生能源利用率,减少用户充电时间和充电费用。深度强化学习可以有效解决电动汽车充电优化调度面临的随机性和不确定性因素的影响。首先,概述了深度强化学习的工作原理,对比分析了不同种类强化学习的特点和应用场合。然后,从静态充电调度和动态充电调度两方面综述了基于深度强化学习的电动汽车充电调度算法研究成果,分析了现有研究的不足。最后,展望了该领域未来的研究方向。     

江西省电动汽车换电站电气设计方案研究

国家电网公司部署了一系列为推动电动汽车产业发展服务的充(换)电设施建设工程,江西省电力公司结合本省发展的实际情况,建设了一批主要服务于电动公交车的电池更换站.通过对换电站的建设规模、换电站的设计原则、电池更换系统的功能、配电系统的选择及监控系统的构成等方面进行了方案探讨,并将其在工程实施中加以应用.     

考虑充电功率的电动汽车快充站充电设施优化配置

为实现电动汽车快充站内的经济建设,同时分析充电功率在充电站规划中的影响,提出了一种电动汽车快充站充电设施优化配置方法。以电动出租车为例,分析其出行特征,并基于排队论分析各个时段内站内排队系统的运行指标,建立分时段的用户等候时间成本计算模型。以充电站投资成本和用户等候时间成本之和最小化为目标函数,建立考虑装置利用率、排队时间、配电容量和占地面积的充电设施配置优化模型,在模型中同时对充电设施的充电功率和数量进行优化,实现快充站内社会成本的最小化。通过算例验证所提方法的可行性以及优化充电功率的经济性。     

电动汽车充电模式与充电站建设研究

电动汽车是一种发展前景广阔的绿色交通工具,是解决能源和环境问题的重要手段。电动汽车充电站为电动汽车运行提供能越补给,是发展电动汽车所必须的重要配套基础设施。比较研究了3种类型充电模式的优缺点,并从电能外部接入角度对允电站的建设进行了初步研究。     

高速公路充电站电动汽车有序充电策略

为了解决高速公路充电站电动汽车的无序充电问题,考虑充电站的运行状态和电动汽车用户的充电习惯,提出了一种基于新电价机制激励用户调整充电时间的有序充电策略。为了验证有序充电的有效性,建立了充电站排队模型,并根据相关数据通过蒙特卡罗方法和排队算法分别对746、480以及240辆纯电动汽车00∶00—24∶00在充电站中的充电情况进行了仿真。仿真结果表明:与无序充电相比,有序充电不仅可以减少用户的充电成本和等待时间,还可以提高充电站的充电设施利用率,减小对高速公路交通的影响。     

考虑车辆充电调度机制的电动公交车充电站规划

针对电动公交车充电站的最佳充电容量难以确定及其充电效率低的问题,提出了一种在站址既定情况下考虑车辆充电调度机制的电动公交车充电站优化规划方法。首先,根据电动公交车的发车状态模拟电动公交车日常运行中的电能消耗,生成电动公交车的总运行负荷时序曲线;然后,基于生成的运行负荷时序曲线,构建充电需求度指标,制定电动公交车的充电调度机制;最后,在满足电动公交车充电需求的同时兼顾充电站精细化规划的要求,建立以充电能力最强、投资运行成本最小、光伏能源综合利用指标最大为优化目标的充电站多目标优化规划模型,并采用小生境多目标粒子群优化算法对该模型进行求解,以确定电动公交车充电站的充电桩数量以及光伏发电系统和配电变压器的容量。工程实例分析结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

计及多种充电模式的电动汽车充电站有序充电双层优化策略

大规模电动汽车无序接入充电站不仅会引起配电网负荷"峰上加峰",还会造成充电拥堵,延长电动汽车排队等待时间.建立了计及多种充电模式的电动汽车充电站有序充电双层优化模型.在上层模型中,以配电网负荷方差和上下层调度计划偏差综合最小为目标实现系统负荷"削峰填谷",使负荷曲线更平坦.在下层模型中,建立基于多队列多服务台的充电站排...     

基于马尔科夫决策过程的家庭能量管理智能优化策略

在迅速发展的通信技术和泛在电力物联网建设的背景下,结合多种信息交互方式和人工智能技术可为提高家庭能量管理的智能化程度提供新的思路。提出一种结合实时信息交互的家庭能量管理智能优化策略。首先,给出了以用户用能费用为基础的马尔科夫决策过程模型,采用动态规划方法求解模型,重点在家庭用电设备调度过程中考虑实时电价信息和用户的随机行为等不确定因素的影响;在此基础上,结合事件触发机制有效提高家庭能量管理系统的运行效率,进而给出从家庭能量管理控制中心到用电设备的智能优化调度方法;最后,通过仿真算例证实了所提方法的有效性,结果表明其能在减少用户用电费用的同时给出满足用户用电需求的优化用电策略。     

电动汽车充电站智能化调度研究

通过电动汽车充电站智能化调度控制,服务器将充电站信息发送给已请求充电的电动汽车用户,用户根据其提供的信息,选择最近且有空余充电位的充电站进行充电。该智能化调度可以帮助电动汽车用户快速就近找到充电站,有效减少充电等待时间。